我就废话不多说了,还是直接看代码吧!
import pandas as pd # 伪造一些数据 fake_data = {'subject':['math', 'english'], 'A': [88, 90], 'B': [70, 80], 'C': [60, 78]} # 宽表 test = pd.DataFrame(fake_data, columns=['subject', 'A', 'B', 'C']) test subject A B C 0 math 88 70 60 1 english 90 80 78 # 转换为窄表 pd.melt(test, id_vars=['subject']) subject variable value 0 math A 88 1 english A 90 2 math B 70 3 english B 80 4 math C 60 5 english C 78
补充知识:pandas从单条目数据集生成宽表
需求
场景
从医院数据库中导出了大量的体检数据,但体检数据表中,每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。目的想将每一个人的每一次体检结果作为一行存储,每一列为体检项。
示例
目的:转换成如下表格
方案一
具体代码如下
#将'B'列的类别调整为行。 #1 num = df[~df.duplicated(subset=['StuID'])].loc[:,'StuID'].to_list() #2 result_df = pd.DataFrame({'StuID': np.array(num)},columns=['StuID','English','Math']) #3 for i in df.index: t = df.loc[i,'Type'] num = df.loc[i,'StuID'] result_df.loc[result_df['StuID'] == num,[t]] = df.loc[i,'Num'] print(result_df)
结果
以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
pandas,宽表,窄表
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年12月24日
2024年12月24日
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